Vorbereitung

Importieren der benötigten Packages

Code

library(tidyverse)

── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.3     ✔ readr     2.1.4
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.0
✔ ggplot2   3.4.4     ✔ tibble    3.2.1
✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.0
✔ purrr     1.0.2     
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

Code

library(explore) 
library(ggplot2)
library(corrplot)

corrplot 0.92 loaded

Code

library(dplyr)

Einlesen der zu Analysierenden Daten

Der Datensatz, der in diesem Projekt analysiert wird, stammt von der website “Kaggle” und beschreibt das Gehalt nach Job und Land in dem gearbeitet wird.

Code

salary <- read_csv("Salary.csv")

Rows: 6684 Columns: 9
── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
Delimiter: ","
chr (4): Gender, Job Title, Country, Race
dbl (5): Age, Education Level, Years of Experience, Salary, Senior

ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.

Erster Überblick der Daten

Um einen ersten Überblick zu erhalten, werden die ersten 10 Zeilen der Tabelle ausgelesen:

Code

head(salary, 10)

# A tibble: 10 × 9
     Age Gender `Education Level` `Job Title`       `Years of Experience` Salary
   <dbl> <chr>              <dbl> <chr>                             <dbl>  <dbl>
 1    32 Male                   1 Software Engineer                     5  90000
 2    28 Female                 2 Data Analyst                          3  65000
 3    45 Male                   3 Manager                              15 150000
 4    36 Female                 1 Sales Associate                       7  60000
 5    52 Male                   2 Director                             20 200000
 6    29 Male                   1 Marketing Analyst                     2  55000
 7    42 Female                 2 Product Manager                      12 120000
 8    31 Male                   1 Sales Manager                         4  80000
 9    26 Female                 1 Marketing Coordi…                     1  45000
10    38 Male                   3 Scientist                            10 110000
# ℹ 3 more variables: Country <chr>, Race <chr>, Senior <dbl>

Mithilfe der “describe_tbl”- Funktion können die generellen Informationen über den Datensatz ermittelt werden.

Code

describe_tbl(salary)

6 684 (6.7k) observations with 9 variables
0 observations containing missings (NA)
0 variables containing missings (NA)
0 variables with no variance

Wie oben zu erkennen, enthält der Datensatz 6684 Instanzen, wovon keine einen Wert ohne Angabe (NA’s) besitzt.

Nun wird ein kurzer Blick auf die Art der Merkmale geholfen. Gibt es kategorische oder nummerische Merkmale innerhalb des Datensatzes?

Code

describe(salary)

# A tibble: 9 × 8
  variable            type     na na_pct unique   min      mean    max
  <chr>               <chr> <int>  <dbl>  <int> <dbl>     <dbl>  <dbl>
1 Age                 dbl       0      0     41    21     33.6      62
2 Gender              chr       0      0      2    NA     NA        NA
3 Education Level     dbl       0      0      4     0      1.62      3
4 Job Title           chr       0      0    129    NA     NA        NA
5 Years of Experience dbl       0      0     37     0      8.08     34
6 Salary              dbl       0      0    437   350 115307.   250000
7 Country             chr       0      0      5    NA     NA        NA
8 Race                chr       0      0     10    NA     NA        NA
9 Senior              dbl       0      0      2     0      0.14      1

Wie bereits oben in der Tabelle zu erkennen gibt es Innerhalb des Datensatzes nur zwei verschiedene Datentypen. Die Felder *Age, Education Level, Years of Experience, Salary, Senior* sind nummerische Merkmale. Die Felder *Gender, Job Title, Country, Race* sind kategorische Merkmale.
Spalte	Typ	Bedeutung
Age	Numerisch	Alter
Gender	Kategorisch	Geschlecht
Education Level	Numerisch	Bildungsgrad
Job Title	Kategorisch	Jobtitel
Years of Experience	Numerisch	Arbeitserfahrung in Jahren
Salary	Numerisch	Gehalt
Country	Kategorisch	Land
Race	Kategorisch	Ethnizität
Senior	Numerisch	Senior position ja(1)/nein(0)

Im folgenden Abschnitt werden verschiedene Funktionen dafür verwendet, um die Datentypen und Bedeutung der Spalten zu verstehen.

Code

salary <- salary |>
    rename(
      Job.Title = `Job Title`,
      Years.Of.Experience = `Years of Experience`,
      Education.Level = `Education Level`
    )

Hier werden die Spaltennamen der Spalten verändert, welche ein Leerzeichen im Namen haben. Es handelt sich hierbei um die Spalten “Job Title”, “Years of Experience” und “Education level”. Das Leerzeichen wird einfach durch einen Punkt ersetzt. Da noch häufig im Laufe des Projektes auf die Spaltennamen zugegriffen werdne muss, wird Uns das in der Zukunft noch Zeit sparen.

Nun werfen verschaffen Wir uns einen Überblick über die prozentuale Verteilung der Jobtitel. Aus der Grafik geht hervor, dass der Beruf des “Data Scientist” der meist ausgeführte Beruf ist. Außerdem gibt es innerhalb des Datensatzes auch viele “Data Analsysten” , sowie auch “Backend Devolper”.

Code

explore (salary, Job.Title)

Grundlegende Statistische Merkmale des Datensatzes

Im folgenden wird ein Überblick über die grundlegenden statistischen Merkmale geworfen:

Code

summary(salary)

      Age           Gender          Education.Level  Job.Title        
 Min.   :21.00   Length:6684        Min.   :0.000   Length:6684       
 1st Qu.:28.00   Class :character   1st Qu.:1.000   Class :character  
 Median :32.00   Mode  :character   Median :1.000   Mode  :character  
 Mean   :33.61                      Mean   :1.622                     
 3rd Qu.:38.00                      3rd Qu.:2.000                     
 Max.   :62.00                      Max.   :3.000                     
 Years.Of.Experience     Salary         Country              Race          
 Min.   : 0.000      Min.   :   350   Length:6684        Length:6684       
 1st Qu.: 3.000      1st Qu.: 70000   Class :character   Class :character  
 Median : 7.000      Median :115000   Mode  :character   Mode  :character  
 Mean   : 8.078      Mean   :115307                                        
 3rd Qu.:12.000      3rd Qu.:160000                                        
 Max.   :34.000      Max.   :250000                                        
     Senior      
 Min.   :0.0000  
 1st Qu.:0.0000  
 Median :0.0000  
 Mean   :0.1435  
 3rd Qu.:0.0000  
 Max.   :1.0000

Erkennbar hier ist es, dass es innerhalb des Datensatzes ein durchschnittliches Alter von 32 Jahren vorliegt. Das Alter streckt sich von 21 Jahren bis zu 62 Jahren. Außerdem gibt es beim “Education-Level” Werte zwischen 1, 2 und 3, wobei der Durchschnitt jedoch bei 1 liegt. Außerdem gibt es bei der Berufserfahrung ( Years of Experience) Werte zwischen 0 bis zu 34 Jahren. Der Median hier beträgt 7.

Umstrukturierung des Datensatzes zwecks Visualisierung

Im folgenden wird der Datensatz umstrukturiert und ein neuer Wert Namens “Value” wird erschaffen. Dies geschieht um möglicherweise besser analysieren und visualisieren zu können.

Code

Salary_long <- select(salary, -Job.Title, -Gender, -Race, -Country, -Senior)
Salary_long <- pivot_longer(Salary_long, colnames(Salary_long))
Salary <- as.data.frame(Salary_long) 
head(Salary_long)

# A tibble: 6 × 2
  name                value
  <chr>               <dbl>
1 Age                    32
2 Education.Level         1
3 Years.Of.Experience     5
4 Salary              90000
5 Age                    28
6 Education.Level         2

Insgesamt werden in diesem Codechunk die Spalten die nicht nummerische Merkmale sind entfernt und der verbleibende Datensatz wird von einem breiten in ein längeres Format umgewandelt.

Code

ggplot(Salary_long, aes(x = value)) +
  geom_histogram() +
  facet_wrap(~ name, scales = "free")

`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

Hier kann man folgende Dinge erkennen:

Age, Years of Experience und Education Level sind Linksschief und haben ggf. Bedarf einer Transformation für ML-Modelle
Age und Years of Experience haben Extrempunkte im oberen Wertebereich, während Salary einer gleichmäßigen Verteilung folgt

Aufgrund der guten Strukturiertheit der Daten eignen sie sich dem ersten Anschein nach gut für eine Ausführliche Explorative Analyse.

Kategorisierung von Gehalt

Zunächst werden die Daten aus dem Ausgangsdatensatz in einen finalen Datensatz “salary_final” geschrieben.

Code

salary_final <- salary

Durch den Befehl “hist()” wird ein Histogramm erstellt . Es ermöglicht eine visuelle Darstellung der Häufigkeitsverteilung dieses GEhlatsdaten, indem es zeigt, wie oft bestimmte Gehaltsbereiche vorkommen.

Code

hist(salary_final$Salary)

Im folgenden wird eine neue Spalte “SalaryKat” erstellt die kategorische Werte basdierend auf den Gehältern enthält…

Code

salary_final$SalaryKat <- cut(salary_final$Salary, 
                  breaks = c(-Inf, 50000, 100000, 150000, 200000, 250000, Inf),                      labels = c("50000", "100000", "150000", "200000","250000", "300000"))

……..

Code

explore(salary_final, SalaryKat)

Korrelationen

Code

# Korrelation zwischen Salary und Years.Of.Experience berechnen
correlation_salary_experience <- cor(salary_final$Salary, salary_final$Years.Of.Experience)

# Ausgabe des Ergebnisses
cat("Die Korrelation zwischen Salary und Years.Of.Experience ist:", correlation_salary_experience, "\n")

Die Korrelation zwischen Salary und Years.Of.Experience ist: 0.8109416

Code

# Korrelation zwischen Salary und Age berechnen
correlation_salary_age <- cor(salary_final$Salary, salary_final$Age, use = "complete.obs")

# Ausgabe des Ergebnisses
cat("Die Korrelation zwischen Salary und Age ist:", correlation_salary_age, "\n")

Die Korrelation zwischen Salary und Age ist: 0.7283429

Code

# Korrelation zwischen Years.Of.Experience und Age berechnen
correlation_experience_age <- cor(salary_final$Years.Of.Experience, salary_final$Age, use = "complete.obs")

# Ausgabe des Ergebnisses
cat("Die Korrelation zwischen Years.Of.Experience und Age ist:", correlation_experience_age, "\n")

Die Korrelation zwischen Years.Of.Experience und Age ist: 0.9376094

Code

# Korrelation zwischen Seniority und Years.Of.Experience berechnen
correlation_seniority_experience <- cor(salary_final$Senior, salary_final$Years.Of.Experience, use = "complete.obs")

# Ausgabe des Ergebnisses
cat("Die Korrelation zwischen Seniority und Years.Of.Experience ist:", correlation_seniority_experience, "\n")

Die Korrelation zwischen Seniority und Years.Of.Experience ist: 0.3178772

das ergebnis der correlationen: von salary und years.of.experience ist es 0.81 von Salary und Age ist es 0.73 und die von Age und Years.Of.Experience ist 0.93 wie kommt so ein starker unterschied zu stande bei den werten im vergleich zu salary obwohl sie doch eine hohe correlation zueinander haben

Verteilung der Daten: Es ist möglich, dass die Verteilung der Daten in den Variablen “Age” und “Years.Of.Experience” anders ist als in der Variable “Salary”. Wenn die Daten in “Age” und “Years.Of.Experience” breiter gestreut sind, kann dies zu einer geringeren Korrelation führen, selbst wenn eine starke lineare Beziehung besteht.

Nicht-lineare Beziehung: Die Korrelation misst nur lineare Beziehungen. Wenn die Beziehung zwischen “Age” und “Years.Of.Experience” nicht linear ist, könnte dies zu einem niedrigeren Korrelationswert führen.

Ausreißer: Das Vorhandensein von Ausreißern kann die Korrelation beeinflussen. Wenn es Ausreißer in einer der Variablen gibt, kann dies den Korrelationswert beeinträchtigen.

Stichprobengröße: Bei kleineren Stichproben können Korrelationswerte instabiler sein.

Tests für Thesen

im folgenden werden anhand der Daten ein paar Tests durchgeführt um aussagen für Thesen heruaszufiltern. Das Ergebnis dieses Codechunks ist eine Darstellung der Korrelationsmatrix.

Code

correlations <- cor(salary_final[, c("Age", "Education.Level", "Years.Of.Experience", "Salary")])

print(correlations)

                          Age Education.Level Years.Of.Experience    Salary
Age                 1.0000000       0.5963804           0.9376094 0.7283429
Education.Level     0.5963804       1.0000000           0.6131650 0.6454436
Years.Of.Experience 0.9376094       0.6131650           1.0000000 0.8109416
Salary              0.7283429       0.6454436           0.8109416 1.0000000

Erkennbar hier ist es zum Beispiel eine starke Korrelation zwischen dem Alter und den “Years of Experience”. Desweiteren liegt auch eine starke Korrelation zwischnem den Years of Experience und dem entgültigen Gehalt. Eine nichgt so starke Korrelation liegt zwischen dem Alter und dem Education Level mit einem Wert von ungefähr 0,6.

Code

ggplot(salary_final, aes(x = Years.Of.Experience, y = Salary)) +
  geom_point(color = "blue", size = 3, shape = 16) +
  labs(title = "Scatter Plot of Years of Experience vs Salary",
       x = "Years of Experience",
       y = "Salary")

Code

ggplot(salary_final, aes(x = Education.Level, y = Salary)) +
  geom_point(color = "blue", size = 3, shape = 16) +
  labs(title = "Scatter Plot of Years of Experience vs Salary",
       x = "Years of Experience",
       y = "Salary")

Code

ggplot(salary_final, aes(x = Race, y = Salary)) +
  geom_bar(stat = "summary", fun = "mean", fill = "blue") +
  labs(title = "Average Salary by Race",
       x = "Race",
       y = "Average Salary")

Code

ggplot(salary_final, aes(x = Country, y = Salary, fill = Country)) +
  geom_bar(stat = "summary", fun = "mean", position = "dodge", color = "black") +
  labs(title = "Average Salary by Country",
       x = "Country",
       y = "Average Salary") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Code

ggplot(salary_final, aes(x = Country, y = Salary, fill = Gender)) +
  geom_bar(stat = "summary", fun = "mean", position = "stack", color = "black") +
  labs(title = "Average Salary by Country and Gender",
       x = "Country",
       y = "Average Salary") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Code

ggplot(salary_final, aes(x = Country, y = Salary, fill = factor(Education.Level))) +
  geom_bar(stat = "summary", fun = "mean", position = "dodge", color = "black") +
  labs(title = "Average Salary by Country and Education Level",
       x = "Country",
       y = "Average Salary") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Code

ggplot(salary_final, aes(x = Country, y = Salary, fill = Race)) +
  geom_bar(stat = "summary", fun = "mean", position = "stack", color = "black") +
  labs(title = "Average Salary by Country and Race",
       x = "Country",
       y = "Average Salary") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Code

ggplot(salary_final, aes(x = Country, y = Salary, fill = Race)) +
  geom_boxplot() +
  stat_summary(fun = "median", geom = "point", shape = 18, size = 3, color = "red", position = position_dodge(width = 0.75)) +
  labs(title = "Salary Distribution by Country and Race",
       x = "Country",
       y = "Salary") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Hier wird festgestellt das in dem Datensatz zu viele Jobtitle vorkommen

Code

ggplot(salary_final, aes(x = Job.Title, y = Salary)) +
  geom_bar(stat = "summary", fun = "mean", fill = "blue", color = "black") +
  labs(title = "Average Salary by Job Title",
       x = "Job Title",
       y = "Average Salary") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Code

job_title_count <- table(salary_final$Job.Title)
print(job_title_count)


               Account Executive                  Account Manager 
                               1                                4 
                      Accountant         Administrative Assistant 
                               6                                2 
         Advertising Coordinator               Back end Developer 
                               1                              242 
                Business Analyst   Business Development Associate 
                              20                                7 
    Business Development Manager    Business Intelligence Analyst 
                               5                                1 
     Business Operations Analyst                              CEO 
                               2                                1 
              Chief Data Officer         Chief Technology Officer 
                               1                                1 
                      Consultant        Content Marketing Manager 
                               1                               73 
                      Copywriter                Creative Director 
                               2                                1 
        Customer Service Manager             Customer Service Rep 
                               2                                1 
 Customer Service Representative         Customer Success Manager 
                               6                                1 
            Customer Success Rep      Customer Support Specialist 
                               1                                1 
                    Data Analyst                    Data Engineer 
                             391                                4 
                Data Entry Clerk                   Data Scientist 
                               1                              515 
                 Delivery Driver                         Designer 
                               5                                1 
                       Developer         Digital Content Producer 
                               1                                1 
       Digital Marketing Manager     Digital Marketing Specialist 
                              52                               15 
                        Director Director of Business Development 
                               1                                1 
        Director of Data Science          Director of Engineering 
                              57                                2 
             Director of Finance                   Director of HR 
                               2                               69 
       Director of Human Capital      Director of Human Resources 
                               1                                2 
           Director of Marketing           Director of Operations 
                              88                               11 
  Director of Product Management                Director of Sales 
                               1                                1 
 Director of Sales and Marketing                         Engineer 
                               1                                2 
               Event Coordinator                Financial Advisor 
                               2                                5 
               Financial Analyst                Financial Manager 
                              53                              139 
             Front end Developer              Front End Developer 
                             239                               31 
             Full Stack Engineer                 Graphic Designer 
                             304                               23 
               Help Desk Analyst                   HR Coordinator 
                               1                               29 
                   HR Generalist                       HR Manager 
                             104                                5 
                   HR Specialist      Human Resources Coordinator 
                               1                               50 
        Human Resources Director          Human Resources Manager 
                               1                              152 
      Human Resources Specialist                    IT Consultant 
                               1                                2 
                      IT Manager               IT Project Manager 
                               1                                1 
                      IT Support            IT Support Specialist 
                               1                                2 
          Juniour HR Coordinator            Juniour HR Generalist 
                               3                                3 
                         Manager                Marketing Analyst 
                               2                              144 
           Marketing Coordinator               Marketing Director 
                             167                               65 
               Marketing Manager             Marketing Specialist 
                             315                               10 
                Network Engineer                   Office Manager 
                               1                                1 
              Operations Analyst           Operations Coordinator 
                               8                                5 
             Operations Director               Operations Manager 
                               1                              122 
              Principal Engineer              Principal Scientist 
                               1                                1 
                Product Designer      Product Development Manager 
                              80                                1 
                 Product Manager        Product Marketing Manager 
                             323                               70 
             Project Coordinator                 Project Engineer 
                               5                              317 
                 Project Manager         Public Relations Manager 
                              34                                1 
       Quality Assurance Analyst                     Receptionist 
                               1                               57 
                       Recruiter                Research Director 
                               3                               75 
              Research Scientist                       Researcher 
                             119                                1 
                 Sales Associate                   Sales Director 
                             212                               62 
                 Sales Executive                    Sales Manager 
                              38                               58 
        Sales Operations Manager             Sales Representative 
                               1                               81 
                       Scientist                 Social Media Man 
                               3                                1 
            Social Media Manager          Social Media Specialist 
                              15                                2 
              Software Architect               Software Developer 
                               1                              186 
               Software Engineer        Software Engineer Manager 
                             809                              376 
                Software Manager         Software Project Manager 
                               1                                1 
             Strategy Consultant             Supply Chain Analyst 
                               1                                1 
            Supply Chain Manager              Technical Recruiter 
                               1                                1 
    Technical Support Specialist                 Technical Writer 
                               1                                1 
             Training Specialist                      UX Designer 
                               2                                5 
                   UX Researcher                    VP of Finance 
                               1                                1 
                VP of Operations                     Web Designer 
                               1                                1 
                   Web Developer 
                             129

Hier nochmal das obere genauer grafisch herausgearbeitet

Code

job_title_count <- table(salary_final$Job.Title)
job_title_df <- data.frame(Job_Title = names(job_title_count), Frequency = as.numeric(job_title_count))

ggplot(job_title_df, aes(x = Job_Title, y = Frequency)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "blue", color = "black") +
  labs(title = "Frequency of Unique Job Titles",
       x = "Job Titles",
       y = "Frequency") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Korrelationen aller Werte auf Salary

Code

filtered_data_numeric <- select(salary, Salary, Age, Years.Of.Experience, Education.Level)
glimpse(filtered_data_numeric)

Rows: 6,684
Columns: 4
$ Salary              <dbl> 90000, 65000, 150000, 60000, 200000, 55000, 120000…
$ Age                 <dbl> 32, 28, 45, 36, 52, 29, 42, 31, 26, 38, 29, 48, 35…
$ Years.Of.Experience <dbl> 5, 3, 15, 7, 20, 2, 12, 4, 1, 10, 3, 18, 6, 14, 2,…
$ Education.Level     <dbl> 1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 3, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2,…

Code

cor(filtered_data_numeric)

                       Salary       Age Years.Of.Experience Education.Level
Salary              1.0000000 0.7283429           0.8109416       0.6454436
Age                 0.7283429 1.0000000           0.9376094       0.5963804
Years.Of.Experience 0.8109416 0.9376094           1.0000000       0.6131650
Education.Level     0.6454436 0.5963804           0.6131650       1.0000000

Code

filtered_data_numeric |>
cor() |>
corrplot(method = 'ellipse')

Daten Aufbereiten

Jobs

Da in dem Datensatz teilweise Jobs nur einmalig vertreten sind, kann ein erhebliches Stichproben-Bias verursacht werden. Da das mittlere Einkommen ein wichtiges Merkmal in unserer explorativen Datenanalyse darstellt und mindestens 30 Einträge für eine aussagekräftige Stichprobe nötig sind, haben wir uns dazu entschlossen alle Einträge mit N<30 bei der Anzahl der Jobtitel (N) abzuschneiden.

Code

filtered_data <- salary_final %>%
  group_by(Job.Title) %>%
  summarise(job_count = n()) %>%
  filter(job_count > 30) %>%
  inner_join(salary_final, by = "Job.Title")

print(filtered_data)

# A tibble: 6,398 × 11
   Job.Title   job_count   Age Gender Education.Level Years.Of.Experience Salary
   <chr>           <int> <dbl> <chr>            <dbl>               <dbl>  <dbl>
 1 Back end D…       242    33 Female               2                   5 110000
 2 Back end D…       242    32 Male                 1                   4  95000
 3 Back end D…       242    26 Female               2                   3  90000
 4 Back end D…       242    26 Female               2                   2  70000
 5 Back end D…       242    24 Female               1                   1  60000
 6 Back end D…       242    26 Female               2                   3  90000
 7 Back end D…       242    24 Female               2                   1  60000
 8 Back end D…       242    34 Male                 2                   6 125000
 9 Back end D…       242    29 Female               1                   3  85000
10 Back end D…       242    23 Male                 1                   1  55000
# ℹ 6,388 more rows
# ℹ 4 more variables: Country <chr>, Race <chr>, Senior <dbl>, SalaryKat <fct>

Code

job_title_count <- table(filtered_data$Job.Title)
print(job_title_count)


         Back end Developer   Content Marketing Manager 
                        242                          73 
               Data Analyst              Data Scientist 
                        391                         515 
  Digital Marketing Manager    Director of Data Science 
                         52                          57 
             Director of HR       Director of Marketing 
                         69                          88 
          Financial Analyst           Financial Manager 
                         53                         139 
        Front end Developer         Front End Developer 
                        239                          31 
        Full Stack Engineer               HR Generalist 
                        304                         104 
Human Resources Coordinator     Human Resources Manager 
                         50                         152 
          Marketing Analyst       Marketing Coordinator 
                        144                         167 
         Marketing Director           Marketing Manager 
                         65                         315 
         Operations Manager            Product Designer 
                        122                          80 
            Product Manager   Product Marketing Manager 
                        323                          70 
           Project Engineer             Project Manager 
                        317                          34 
               Receptionist           Research Director 
                         57                          75 
         Research Scientist             Sales Associate 
                        119                         212 
             Sales Director             Sales Executive 
                         62                          38 
              Sales Manager        Sales Representative 
                         58                          81 
         Software Developer           Software Engineer 
                        186                         809 
  Software Engineer Manager               Web Developer 
                        376                         129

Code

job_title_count <- table(filtered_data$Job.Title)
job_title_df <- data.frame(Job_Title = names(job_title_count), Frequency = as.numeric(job_title_count))

ggplot(job_title_df, aes(x = Job_Title, y = Frequency)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "blue", color = "black") +
  labs(title = "Frequency of Unique Job Titles",
       x = "Job Titles",
       y = "Frequency") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Auf min 30 Jobhäufigkeiten angepasst.

Code

job_title_count_filtered <- table(filtered_data$Job.Title)
cat(paste(names(job_title_count_filtered), ":", job_title_count_filtered, "\n"))

Back end Developer : 242 
 Content Marketing Manager : 73 
 Data Analyst : 391 
 Data Scientist : 515 
 Digital Marketing Manager : 52 
 Director of Data Science : 57 
 Director of HR : 69 
 Director of Marketing : 88 
 Financial Analyst : 53 
 Financial Manager : 139 
 Front end Developer : 239 
 Front End Developer : 31 
 Full Stack Engineer : 304 
 HR Generalist : 104 
 Human Resources Coordinator : 50 
 Human Resources Manager : 152 
 Marketing Analyst : 144 
 Marketing Coordinator : 167 
 Marketing Director : 65 
 Marketing Manager : 315 
 Operations Manager : 122 
 Product Designer : 80 
 Product Manager : 323 
 Product Marketing Manager : 70 
 Project Engineer : 317 
 Project Manager : 34 
 Receptionist : 57 
 Research Director : 75 
 Research Scientist : 119 
 Sales Associate : 212 
 Sales Director : 62 
 Sales Executive : 38 
 Sales Manager : 58 
 Sales Representative : 81 
 Software Developer : 186 
 Software Engineer : 809 
 Software Engineer Manager : 376 
 Web Developer : 129

Job Typen

Anzahl der technischen und adminsitrativen Berufe

Code

# Filtern nach technischen Jobs
technische_jobs <- filtered_data[grep("data|engineer|developer|analyst|scientist", tolower(filtered_data$Job.Title)), ]

# Filtern nach wirtschaftlichen/administrativen Jobs
admin_jobs <- filtered_data[grep("associate|director|manager|sales|coordinator|generalist|receptionist|designer", tolower(filtered_data$Job.Title)), ]

# Beispiel für die Ausgabe der ersten paar Zeilen der gefilterten Daten
head(technische_jobs)

# A tibble: 6 × 11
  Job.Title    job_count   Age Gender Education.Level Years.Of.Experience Salary
  <chr>            <int> <dbl> <chr>            <dbl>               <dbl>  <dbl>
1 Back end De…       242    33 Female               2                   5 110000
2 Back end De…       242    32 Male                 1                   4  95000
3 Back end De…       242    26 Female               2                   3  90000
4 Back end De…       242    26 Female               2                   2  70000
5 Back end De…       242    24 Female               1                   1  60000
6 Back end De…       242    26 Female               2                   3  90000
# ℹ 4 more variables: Country <chr>, Race <chr>, Senior <dbl>, SalaryKat <fct>

Code

head(admin_jobs)

# A tibble: 6 × 11
  Job.Title    job_count   Age Gender Education.Level Years.Of.Experience Salary
  <chr>            <int> <dbl> <chr>            <dbl>               <dbl>  <dbl>
1 Content Mar…        73    30 Female               1                   3  55000
2 Content Mar…        73    27 Female               2                   4  80000
3 Content Mar…        73    27 Female               2                   4  80000
4 Content Mar…        73    27 Female               2                   4  80000
5 Content Mar…        73    27 Female               2                   4  80000
6 Content Mar…        73    27 Female               2                   4  80000
# ℹ 4 more variables: Country <chr>, Race <chr>, Senior <dbl>, SalaryKat <fct>

Code

# Anzahl der technischen Jobs
anzahl_technische_jobs <- nrow(technische_jobs)
cat("Anzahl der technischen Jobs:", anzahl_technische_jobs, "\n")

Anzahl der technischen Jobs: 3912

Code

# Anzahl der administrativen Jobs
anzahl_admin_jobs <- nrow(admin_jobs)
cat("Anzahl der administrativen Jobs:", anzahl_admin_jobs, "\n")

Anzahl der administrativen Jobs: 2919

Code

# Anzahl der Zeilen (Werte) in filtered_data
anzahl_werte_filtered_data <- nrow(filtered_data)

# Anzeigen der Anzahl der Werte
cat("Anzahl der Werte in filtered_data:", anzahl_werte_filtered_data, "\n")

Anzahl der Werte in filtered_data: 6398

Code

anzahl_jobs <- anzahl_technische_jobs + anzahl_admin_jobs
cat(anzahl_jobs)

problem da jobs anscheinend doppelt gezählt werden ich glaube wir müssen den jobs eine id geben

Code

# Add ID-Spalte
filtered_data$ID <- 1:nrow(filtered_data)

# Filtern nach technischen Jobs und Entfernen von Duplikaten
technische_jobs2 <- unique(filtered_data[grep("data|engineer|developer|analyst|scientist", tolower(filtered_data$Job.Title)), ])

# Filtern nach wirtschaftlichen/administrativen Jobs und Entfernen von Duplikaten
admin_jobs2 <- unique(filtered_data[grep("associate|director|manager|sales|coordinator|generalist|receptionist|designer", tolower(filtered_data$Job.Title)), ])

# Merke die IDs der übereinstimmenden Zeilen
ids_technische_jobs <- filtered_data$ID[filtered_data$Job.Title %in% technische_jobs2$Job.Title]
ids_admin_jobs <- filtered_data$ID[filtered_data$Job.Title %in% admin_jobs2$Job.Title]

# Entferne die entsprechenden Zeilen aus filtered_data
filtered_data_neu <- filtered_data[!(filtered_data$ID %in% c(ids_technische_jobs, ids_admin_jobs)), ]

# Beispiel für die Ausgabe der ersten paar Zeilen der gefilterten Daten
head(filtered_data_neu)

# A tibble: 0 × 12
# ℹ 12 variables: Job.Title <chr>, job_count <int>, Age <dbl>, Gender <chr>,
#   Education.Level <dbl>, Years.Of.Experience <dbl>, Salary <dbl>,
#   Country <chr>, Race <chr>, Senior <dbl>, SalaryKat <fct>, ID <int>

Code

anzahl_technische_jobs2 <- nrow(technische_jobs2)
cat("Anzahl der technischen Jobs2:", anzahl_technische_jobs2, "\n")

Anzahl der technischen Jobs2: 3912

Code

anzahl_admin_jobs2 <- nrow(admin_jobs2)
cat("Anzahl der administrativen Jobs2:", anzahl_admin_jobs2, "\n")

Anzahl der administrativen Jobs2: 2919

basieren auf filtered_data ein neues dataset erstellt wird aus dem ein datensatz gelöscht wird sobald eine zeile einer der _jobs table zugewiesen wird damit es nicht doppelt gezählt werden kann. Warum auch immer funktioniert das nicht also neuer lösungsansatz:

Das Problem mit der Klassifizierung der Jobs nach Technisch und Administrativ lässt sich lösen in dem ich die nicht in 2 tabellen aufteile sondern jeder Zeile einen Wert des Entsprechenden job types zuordne

Code

# Erstellung der neuen Spalte "job_type" basierend auf den gegebenen Filtern
filtered_data$job_type <- ifelse(
    grepl("data|engineer|developer|analyst|scientist", tolower(filtered_data$Job.Title)),
    0, # 0 für technische Jobs
    ifelse(
        grepl("associate|director|manager|sales|coordinator|generalist", tolower(filtered_data$Job.Title)),
        1, # 1 für administrative Jobs
        NA  # NA für alle anderen
    )
)

# Anzeige der Anzahl aller Zeilen im Datensatz und der Anzahl der Zeilen für jede job_type-Ausprägung
total_rows <- nrow(filtered_data)
count_job_types <- table(filtered_data$job_type, useNA = "ifany")

# Ausgabe der Ergebnisse
print(paste("Gesamtanzahl der Zeilen im Datensatz:", total_rows))

[1] "Gesamtanzahl der Zeilen im Datensatz: 6398"

Code

print("Anzahl der Zeilen für jede job_type-Ausprägung:")

[1] "Anzahl der Zeilen für jede job_type-Ausprägung:"

Code

print(count_job_types)


   0    1 <NA> 
3912 2349  137

Auflösen der NAs

Code

# Auswahl aller Zeilen mit NA-Werten in der Spalte "job_type"
na_job_type_rows <- subset(filtered_data, is.na(job_type))

# Anzeige der ausgewählten Zeilen mit NA in "job_type"
na_job_type_rows

# A tibble: 137 × 13
   Job.Title   job_count   Age Gender Education.Level Years.Of.Experience Salary
   <chr>           <int> <dbl> <chr>            <dbl>               <dbl>  <dbl>
 1 Product De…        80    33 Male                 2                   6  90000
 2 Product De…        80    43 Female               3                  18 140000
 3 Product De…        80    45 Female               3                  15 150000
 4 Product De…        80    45 Female               3                  15 150000
 5 Product De…        80    44 Female               3                  15 150000
 6 Product De…        80    44 Female               3                  15 150000
 7 Product De…        80    27 Male                 1                   3  60000
 8 Product De…        80    27 Male                 1                   3  60000
 9 Product De…        80    27 Male                 1                   3  60000
10 Product De…        80    27 Male                 1                   3  60000
# ℹ 127 more rows
# ℹ 6 more variables: Country <chr>, Race <chr>, Senior <dbl>, SalaryKat <fct>,
#   ID <int>, job_type <dbl>

Das Ergebnis ist eine Table welche nur aus Product Designer & Receptionist besteht. Diese fügen wir den Administrativen Jobs hinzu.

Code

# Aktualisierung der job_type-Spalte für die spezifischen Job-Titel
filtered_data$job_type[filtered_data$Job.Title %in% c("Product Designer", "Receptionist")] <- 1

# Anzeige der aktualisierten Daten für die ausgewählten Job-Titel
subset(filtered_data, Job.Title %in% c("Product Designer", "Receptionist"))

# A tibble: 137 × 13
   Job.Title   job_count   Age Gender Education.Level Years.Of.Experience Salary
   <chr>           <int> <dbl> <chr>            <dbl>               <dbl>  <dbl>
 1 Product De…        80    33 Male                 2                   6  90000
 2 Product De…        80    43 Female               3                  18 140000
 3 Product De…        80    45 Female               3                  15 150000
 4 Product De…        80    45 Female               3                  15 150000
 5 Product De…        80    44 Female               3                  15 150000
 6 Product De…        80    44 Female               3                  15 150000
 7 Product De…        80    27 Male                 1                   3  60000
 8 Product De…        80    27 Male                 1                   3  60000
 9 Product De…        80    27 Male                 1                   3  60000
10 Product De…        80    27 Male                 1                   3  60000
# ℹ 127 more rows
# ℹ 6 more variables: Country <chr>, Race <chr>, Senior <dbl>, SalaryKat <fct>,
#   ID <int>, job_type <dbl>

Code

# Anzeige der Anzahl aller Zeilen im Datensatz und der Anzahl der Zeilen für jede job_type-Ausprägung
total_rows <- nrow(filtered_data)
count_job_types <- table(filtered_data$job_type, useNA = "ifany")

# Ausgabe der Ergebnisse
print(paste("Gesamtanzahl der Zeilen im Datensatz:", total_rows))

[1] "Gesamtanzahl der Zeilen im Datensatz: 6398"

Code

print("Anzahl der Zeilen für jede job_type-Ausprägung:")

[1] "Anzahl der Zeilen für jede job_type-Ausprägung:"

Code

print(count_job_types)


   0    1 
3912 2486

Done. Im folgenden werden alle Diagramme auch über job_type ausgewertet könnnen.

Expats & Einheimische

Code

ggplot(filtered_data, aes(x = factor(Gender), y = Years.Of.Experience, fill = Gender)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Boxplot: Years of Experience vs. Gender",
       x = "Gender",
       y = "Years of Experience",
       fill = "Gender") +
  theme_minimal()

Code

# Bibliothek ggplot2 laden
library(ggplot2)

# Daten für China filtern
data_china <- subset(filtered_data, Country == "China")

# Boxplot erstellen
ggplot(data_china, aes(x = factor(Gender), y = Years.Of.Experience, fill = Gender)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Boxplot: Years of Experience vs. Gender (China)",
       x = "Gender",
       y = "Years of Experience",
       fill = "Gender") +
  theme_minimal()

Code

# Bibliothek ggplot2 laden
library(ggplot2)

# Daten für China filtern
data_china <- subset(filtered_data, Country == "China")

# Boxplot für Salary vs. Gender erstellen
ggplot(data_china, aes(x = factor(Gender), y = Salary, fill = Gender)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Boxplot: Salary vs. Gender (China)",
       x = "Gender",
       y = "Salary",
       fill = "Gender") +
  theme_minimal()

Code

# Bibliothek ggplot2 laden
library(ggplot2)

# Daten für USA filtern
data_usa <- subset(filtered_data, Country == "USA")

# Boxplot erstellen
ggplot(data_usa, aes(x = factor(Gender), y = Years.Of.Experience, fill = Gender)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Boxplot: Years of Experience vs. Gender (USA)",
       x = "Gender",
       y = "Years of Experience",
       fill = "Gender") +
  theme_minimal()

Code

# Bibliothek ggplot2 laden
library(ggplot2)

# Daten für USA filtern
data_usa <- subset(filtered_data, Country == "USA")

# Boxplot für Salary vs. Gender erstellen
ggplot(data_usa, aes(x = factor(Gender), y = Salary, fill = Gender)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Boxplot: Salary vs. Gender (USA)",
       x = "Gender",
       y = "Salary",
       fill = "Gender") +
  theme_minimal()

ist jetzt der gender pay gap in china doch größer da der größte faktor für salary years of experience ist?

Code

# Korrelation zwischen Salary und Years.Of.Experience berechnen
correlation_salary_experience <- cor(filtered_data$Salary, filtered_data$Years.Of.Experience)

# Ausgabe des Ergebnisses
cat("Die Korrelation zwischen Salary und Years.Of.Experience ist:", correlation_salary_experience, "\n")

Die Korrelation zwischen Salary und Years.Of.Experience ist: 0.8103542

Code

# Korrelation zwischen Salary und Education.Level berechnen
correlation_salary_education <- cor(filtered_data$Salary, filtered_data$Education.Level, use = "complete.obs")

# Ausgabe des Ergebnisses
cat("Die Korrelation zwischen Salary und Education.Level ist:", correlation_salary_education, "\n")

Die Korrelation zwischen Salary und Education.Level ist: 0.6374551

Code

# Korrelation zwischen Salary und Age berechnen
correlation_salary_age <- cor(filtered_data$Salary, filtered_data$Age, use = "complete.obs")

# Ausgabe des Ergebnisses
cat("Die Korrelation zwischen Salary und Age ist:", correlation_salary_age, "\n")

Die Korrelation zwischen Salary und Age ist: 0.7291603

Code

# Korrelation zwischen Years.Of.Experience und Age berechnen
correlation_experience_age <- cor(filtered_data$Years.Of.Experience, filtered_data$Age, use = "complete.obs")

# Ausgabe des Ergebnisses
cat("Die Korrelation zwischen Years.Of.Experience und Age ist:", correlation_experience_age, "\n")

Die Korrelation zwischen Years.Of.Experience und Age ist: 0.9363709

Code

# Annahme: "filtered_data" ist Ihr Datensatz
# Annahme: Die Spalten sind "Seniority" und "Years.Of.Experience"

# Korrelation zwischen Seniority und Years.Of.Experience berechnen
correlation_seniority_experience <- cor(filtered_data$Senior, filtered_data$Years.Of.Experience, use = "complete.obs")

# Ausgabe des Ergebnisses
cat("Die Korrelation zwischen Seniority und Years.Of.Experience ist:", correlation_seniority_experience, "\n")

Die Korrelation zwischen Seniority und Years.Of.Experience ist: 0.3192657

Ausreißer: Das Vorhandensein von Ausreißern kann die Korrelation beeinflussen. Wenn es Ausreißer in einer der Variablen gibt, kann dies den Korrelationswert beeinträchtigen.

Stichprobengröße: Bei kleineren Stichproben können Korrelationswerte instabiler sein.

# Durchschnittliche Gehälter pro Jobtyp für technische_jobs2 berechnen

average_salaries_technical <- mean(technische_jobs2$Salary)

# Durchschnittliche Gehälter pro Jobtyp für admin_jobs2 berechnen

average_salaries_admin <- mean(admin_jobs2$Salary)

# Daten zusammenführen

all_average_salaries <- data.frame(Job.Type = c(“technisch”, “admin”),

Average.Salary = c(average_salaries_technical, average_salaries_admin))

# Diagramm erstellen

ggplot(all_average_salaries, aes(x = Job.Type, y = Average.Salary, fill = Job.Type)) +

geom_bar(stat = “identity”, position = “dodge”, alpha = 0.7) +

labs(title = “Durchschnittliche Gehälter nach Jobtyp”,

x = “Jobtyp”,

y = “Durchschnittliches Gehalt”) +

theme_minimal()

Code

# Filtern der Daten für technische und administrative Jobs basierend auf den Kriterien
technische_jobs <- subset(filtered_data, job_type == 0)
admin_jobs <- subset(filtered_data, job_type == 1)

# Durchschnittliche Gehälter pro Jobtyp für technische Jobs berechnen
average_salaries_technical <- mean(technische_jobs$Salary, na.rm = TRUE)

# Durchschnittliche Gehälter pro Jobtyp für administrative Jobs berechnen
average_salaries_admin <- mean(admin_jobs$Salary, na.rm = TRUE)

# Zusammenführen der durchschnittlichen Gehälter in einem Datenrahmen
all_average_salaries <- data.frame(Job.Type = c("technisch", "admin"),
                                   Average.Salary = c(average_salaries_technical, average_salaries_admin))

# Erstellung des Diagramms mit angepasster Achsenbeschriftung
ggplot(all_average_salaries, aes(x = Job.Type, y = Average.Salary, fill = Job.Type)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", alpha = 0.7) +
  labs(title = "Durchschnittliche Gehälter nach Jobtyp",
       x = "Jobtyp",
       y = "Durchschnittliches Gehalt") +
  theme_minimal() +
  scale_y_continuous(labels = scales::comma)  # Verwendung von scales::comma für die Achsenbeschriftung in Tausenden

Und das Obwohl in den Admin Jobs auch direktoren und Manager vertreten sind

Nehmen wir an das Manager ein Job Titel wie Projekt Manager ist und nicht Manager für Projekt Management und dieser Titel in unserem Datensatz Director ist? Thema Führungsposition

Datenaufbereitung 2

Unsere Untersuchungen haben Ergeben das wir die Daten für unsere Explorative Datenanalyse aber auch die Regression neu aufbereiten müssen.

Dazu suchen wir: unterscheide ich einen native und expat im jeweiligen Land. Welche annahmen sind dafür nötig? Hier die annahme das White generell nicht ausgewandert ist da wir hier länder mit ähnlicher kultur und salary haben

Code

ggplot(filtered_data, aes(x = Country, fill = Race)) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  labs(title = "Count of Races in Each Country",
       x = "Country",
       y = "Count") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Dafür füge ich eine neue spalte ein die mit numerishcen werten arbeitet. 0 steht für einheimischer und 1 für expat. Den wert null erhalten alle zeilen bei denen wir folgende übereinstimmung feststllen (land und ethnizität hier country und race): African American (USA) White (Canada, USA, UK, Australia) Chinese (China) Australian(Australia) Welsh (UK) jede andere race ist ja dementsprechend expat und erhält eine 1 in der spalte expat

Code

# Erstellen der Spalte "Expat" basierend auf den angegebenen Kriterien
filtered_data$Expat <- 0  # Standardwert 0 (Einheimische)

# Festlegen von Bedingungen für Expats basierend auf Land und Ethnizität
expat_conditions <- list(
  filtered_data$Race == "African American" & filtered_data$Country == "USA",
  filtered_data$Race %in% c("White", "Chinese", "Australian", "Welsh") &
    filtered_data$Country %in% c("Canada", "USA", "UK", "Australia"),
  TRUE  # Für alle anderen Rassen (Expat)
)

# Setzen von Werten entsprechend den Bedingungen
filtered_data$Expat <- ifelse(expat_conditions[[1]] | expat_conditions[[2]], 0, 
                               ifelse(expat_conditions[[3]], 1, NA))

# Anzeige des aktualisierten Datensatzes zur Überprüfung
head(filtered_data)

# A tibble: 6 × 14
  Job.Title    job_count   Age Gender Education.Level Years.Of.Experience Salary
  <chr>            <int> <dbl> <chr>            <dbl>               <dbl>  <dbl>
1 Back end De…       242    33 Female               2                   5 110000
2 Back end De…       242    32 Male                 1                   4  95000
3 Back end De…       242    26 Female               2                   3  90000
4 Back end De…       242    26 Female               2                   2  70000
5 Back end De…       242    24 Female               1                   1  60000
6 Back end De…       242    26 Female               2                   3  90000
# ℹ 7 more variables: Country <chr>, Race <chr>, Senior <dbl>, SalaryKat <fct>,
#   ID <int>, job_type <dbl>, Expat <dbl>

Thesen

Genderpaygap

Männer verdienen mehr als Frauen
Die Differenz der Salary zwischen den Geschlechtern ist in China höher als in den westlichen Ländern.
Männer haben im Durchschnitt mehr Yrs of Experience als Frauen -> Lässt sich die Genderpaygap auf die Yrs of Exp übertragen? Und gilt dies auch für China

1.: Männer verdienen mehr als Frauen

Code

ggplot(filtered_data, aes(x = factor(Gender), y = Salary, fill = Gender)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Boxplot: Salary vs. Gender",
       x = "Gender",
       y = "Salary",
       fill = "Gender") +
  theme_minimal()

These Korrekt

2.: Die Differenz der Salary zwischen den Geschlechtern ist in China höher als in den westlichen Ländern. Hier alle westlichen Länder hinzufügen

Code

# Daten für USA filtern
data_usa <- subset(filtered_data, Country == "USA")

# Boxplot erstellen
ggplot(data_usa, aes(x = factor(Gender), y = Years.Of.Experience, fill = Gender)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Boxplot: Years of Experience vs. Gender (USA)",
       x = "Gender",
       y = "Years of Experience",
       fill = "Gender") +
  theme_minimal()

Code

# Daten für China filtern
data_china <- subset(filtered_data, Country == "China")

# Boxplot für Salary vs. Gender erstellen
ggplot(data_china, aes(x = factor(Gender), y = Salary, fill = Gender)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Boxplot: Salary vs. Gender (China)",
       x = "Gender",
       y = "Salary",
       fill = "Gender") +
  theme_minimal()

These Korrekt

3.: Männer haben im Durchschnitt mehr Yrs of Experience als Frauen -> Lässt sich die Genderpaygap auf die Yrs of Exp übertragen? Und gilt dies auch für China

Code

ggplot(filtered_data, aes(x = factor(Gender), y = Years.Of.Experience, fill = Gender)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Boxplot: Years of Experience vs. Gender",
       x = "Gender",
       y = "Years of Experience",
       fill = "Gender") +
  theme_minimal()

Code

# Daten für China filtern
data_china <- subset(filtered_data, Country == "China")

# Boxplot erstellen
ggplot(data_china, aes(x = factor(Gender), y = Years.Of.Experience, fill = Gender)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Boxplot: Years of Experience vs. Gender (China)",
       x = "Gender",
       y = "Years of Experience",
       fill = "Gender") +
  theme_minimal()

Code

# Daten für USA filtern
data_usa <- subset(filtered_data, Country == "USA")

# Boxplot erstellen
ggplot(data_usa, aes(x = factor(Gender), y = Years.Of.Experience, fill = Gender)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Boxplot: Years of Experience vs. Gender (USA)",
       x = "Gender",
       y = "Years of Experience",
       fill = "Gender") +
  theme_minimal()

ist jetzt der gender pay gap in china doch größer da der größte faktor für salary years of experience ist?

Dafür schauen wir uns an: Korrelation von years of experience und salary

Code

# Korrelation zwischen Salary und Years.Of.Experience berechnen
correlation_salary_experience <- cor(filtered_data$Salary, filtered_data$Years.Of.Experience)

# Ausgabe des Ergebnisses
cat("Die Korrelation zwischen Salary und Years.Of.Experience ist:", correlation_salary_experience, "\n")

Die Korrelation zwischen Salary und Years.Of.Experience ist: 0.8103542

These Korrekt da es im gleichen Verhältnis steht. Nicht desto trotz gibt es einen Unterschied zwischen den Geschlechtern bei gleichbleibender Arbeitderfahrung was auf einen kleinen Gender Pay gap schließen lässt.

Expats verdienen mehr als Einheimisch

Unsere Untersuchungen haben Ergeben das wir die Daten für unsere Explorative Datenanalyse aber auch die Regression neu aufbereiten müssen.

1.: Alle Ethnizitäten je Land

Code

ggplot(filtered_data, aes(x = Country, fill = Race)) +
  geom_bar(position = "dodge") +
  labs(title = "Count of Races in Each Country",
       x = "Country",
       y = "Count") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

Daten für Analyse von Expats und Einheimischen bereits Aufbereitet. Bitte hier nochmal beschrieben

Code

# Erstellung des Boxplots für Expats und Einheimische
ggplot(filtered_data, aes(x = as.factor(Expat), y = Salary, fill = factor(Expat))) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "Vergleich der Gehälter von Expats und Einheimischen",
       x = "Expat",
       y = "Gehalt") +
  scale_x_discrete(labels = c("Einheimische (0)", "Expats (1)")) +
  theme_minimal()

Code

# Mittelwert der Gehälter für Expats (Expat = 1)
mean_salary_expat <- mean(filtered_data$Salary[filtered_data$Expat == 1], na.rm = TRUE)
mean_salary_expat

[1] 116928.1

Code

# Mittelwert der Gehälter für Einheimische (Expat = 0)
mean_salary_native <- mean(filtered_data$Salary[filtered_data$Expat == 0], na.rm = TRUE)
mean_salary_native

[1] 116572.5

These verworfen. Da es offensichtlich keine Unterschiede gibt. Ggf. noch einzelne Ethnizitäten betrachten

Gehaltscap education level vorhanden?

Ohne ein Mindestmaß ein Bildung ist keine weitere Gehaltsentwicklung möglich

Bildungsniveau Codes:

0 = High School Abschluss

1 = Bachelor

2 = Master

3 = Doctor

Deskriptive Statistiken: Man könnte Quantile oder Perzentile des Gehalts für jedes Bildungsniveau berechnen. Dies bietet einen Überblick über die Verteilung der Gehälter und zeigt potenzielle Grenzwerte auf.
Boxplots pro Bildungsniveau: Man könnte Boxplots für jedes Bildungsniveau erstellen, um die Verteilung der Gehälter visuell zu vergleichen. Dies kann helfen, Ausreißer und Unterschiede zwischen den Bildungsniveaus zu identifizieren.
Visualisierungen: Verschiedene Visualisierungen wie Scatterplots oder Liniendiagramme könnten erstellt werden, um Trends oder Muster zwischen Gehalt und Bildungsniveau zu erkennen.

1.: Desktiptive Statistiken:

Code

# Bibliotheken laden
library(ggplot2)
library(dplyr)

# Daten berechnen
salary_percentiles <- filtered_data %>%
  group_by(Education.Level) %>%
  summarise(`10th Percentile` = quantile(Salary, probs = 0.1, na.rm = TRUE),
            `25th Percentile` = quantile(Salary, probs = 0.25, na.rm = TRUE),
            `50th Percentile (Median)` = quantile(Salary, probs = 0.5, na.rm = TRUE),
            `75th Percentile` = quantile(Salary, probs = 0.75, na.rm = TRUE),
            `90th Percentile` = quantile(Salary, probs = 0.9, na.rm = TRUE))

# Reshape der Daten für das Plotting
salary_percentiles_long <- salary_percentiles %>%
  tidyr::pivot_longer(cols = -Education.Level, names_to = "Percentile", values_to = "Salary")

# Diagramm erstellen
ggplot(salary_percentiles_long, aes(x = Education.Level, y = Salary, fill = Percentile)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", alpha = 0.7) +
  labs(title = "Perzentile des Gehalts nach Bildungsniveau",
       x = "Bildungsniveau",
       y = "Gehalt",
       fill = "Perzentil") +
  theme_minimal()

Code

# Berechnung der Durchschnittsgehälter pro Bildungsniveau
average_salary_education <- aggregate(Salary ~ Education.Level, data = filtered_data, FUN = mean, na.rm = TRUE)

# Anzeige der Durchschnittsgehälter pro Bildungsniveau
average_salary_education

  Education.Level    Salary
1               0  34511.62
2               1  97042.04
3               2 129983.77
4               3 165796.75

2.: Boxplots pro Bildungsniveau:

Code

# Bildungsniveau nach aufsteigender Reihenfolge sortieren
filtered_data <- filtered_data %>%
  mutate(Education.Level = factor(Education.Level, levels = unique(sort(Education.Level))))

# Boxplot erstellen
ggplot(filtered_data, aes(x = reorder(factor(Education.Level), Salary, FUN = median), y = Salary)) +
  geom_boxplot(fill = "lightblue", color = "black") +
  labs(title = "Boxplot des Gehalts nach Bildungsniveau",
       x = "Bildungsniveau",
       y = "Gehalt") +
  theme_minimal()

3.: Visualisierungen:

Code

# Bildungsniveau nach aufsteigender Reihenfolge sortieren
filtered_data <- filtered_data %>%
  mutate(Education.Level = factor(Education.Level, levels = unique(sort(Education.Level))))

# Scatterplot erstellen
ggplot(filtered_data, aes(x = reorder(factor(Education.Level), Salary, FUN = median), y = Salary)) +
  geom_point() + 
  labs(title = "Gehalt nach Bildungslevel",
       x = "Bildungslevel",
       y = "Gehalt") +
  theme_minimal()

Code

# Bildungslevel neu ordnen
filtered_data$Education.Level <- factor(filtered_data$Education.Level, levels = c("0", "1", "2", "3"))

# Liniendiagramm mit umgekehrter Reihenfolge des Bildungsniveaus erstellen
ggplot(filtered_data, aes(x = Education.Level, y = Salary, group = 1)) +
  geom_line() +
  stat_summary(fun.y = median, geom = "point", size = 3, color = "red") +
  labs(title = "Gehalt nach Bildungslevel",
       x = "Bildungslevel",
       y = "Gehalt") +
  theme_minimal()

Warning: The `fun.y` argument of `stat_summary()` is deprecated as of ggplot2 3.3.0.
ℹ Please use the `fun` argument instead.

These Korrekt: Ohne einen Hochschulabschluss gibt es eine Gehaltsgrenze. Die top 90% ohne Hochschulabschluss fangen bei den unteren 10% mit Hochschulabschluss an aus der Sicht des Gehalts.

Technische Jobs haben ein höheres Gehalt als Administrative Jobs - jedes Land?

1.: Daten Aufbereiten

Daten Aufbereiten

2.: Insgesamt

Code

# Filtern der Daten für technische und administrative Jobs basierend auf den Kriterien
technische_jobs <- subset(filtered_data, job_type == 0)
admin_jobs <- subset(filtered_data, job_type == 1)

# Durchschnittliche Gehälter pro Jobtyp für technische Jobs berechnen
average_salaries_technical <- mean(technische_jobs$Salary, na.rm = TRUE)

# Durchschnittliche Gehälter pro Jobtyp für administrative Jobs berechnen
average_salaries_admin <- mean(admin_jobs$Salary, na.rm = TRUE)

# Zusammenführen der durchschnittlichen Gehälter in einem Datenrahmen
all_average_salaries <- data.frame(Job.Type = c("technisch", "admin"),
                                   Average.Salary = c(average_salaries_technical, average_salaries_admin))

# Erstellung des Diagramms mit angepasster Achsenbeschriftung
ggplot(all_average_salaries, aes(x = Job.Type, y = Average.Salary, fill = Job.Type)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge", alpha = 0.7) +
  labs(title = "Durchschnittliche Gehälter nach Jobtyp",
       x = "Jobtyp",
       y = "Durchschnittliches Gehalt") +
  theme_minimal() +
  scale_y_continuous(labels = scales::comma)  # Verwendung von scales::comma für die Achsenbeschriftung in Tausenden

3.: Je Land

vergleich nach ländern

These Korrekt Und das Obwohl in den Admin Jobs auch direktoren und Manager vertreten sind

Nehmen wir an das Manager ein Job Titel wie Projekt Manager ist und nicht Manager für Projekt Management und dieser Titel in unserem Datensatz Director ist? Thema Führungsposition